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扩展大数据及数据分析项目,对一个公司很重要

来源:数据分析师 CPDA | 时间:2018-10-10 | 作者:admin

随着企业收集更多数据,试图保存数据并收集有用见解的成本变得更加困难,因为数据对于我们的电子表格和大脑来说太大了。管理人员发现自己有大量的数据,他们无法正确理解,因为他们低估了扩展大数据的挑战。

大数据应该改变企业的运营方式,这意味着传统的存储和分析数据的方法将不再足够。必须实施新的实践来处理这种不断增加的数据流入。

 

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“大数据”的问题

企业和分析师喜欢谈论“大数据”这一革命性的想法,但自文明诞生以来,企业一直在利用数据得出结论。究竟是什么让大数据如此特别?

如果答案是收集的大量数据,那就错了。简单地收集大量数据并将其转储到某个存储库中是没有意义的。事实上,由于存储额外的,无用的数据以及数据泄露或持有大数据的法律和财务风险的成本,它对业务有害。

大数据的关键优势不在于数据量,而是从中获得的分析。因此,我更喜欢“大数据”这个术语,而更喜欢“智能数据”。这个想法应该是弄清楚要收集哪些数据以及为什么需要这些数据而不是思考“嗯,这个数据集在某种程度上可能对未来的某些方面。“

因此,处理越来越多的数据的第一步是问自己是否所有这些数据都是必要的。应该收集数据,以便它可以回答客户偏好或最佳购物时间等问题,而不仅仅是因为。

 

分解数据

即使在消除了浪费和不必要的数据之后,企业仍然可能拥有的数据超过单个人可以处理的数据,或者可以放在Excel电子表格中。这意味着必须将任何数据进一步细分为更易于管理的子集。

凭借统计和分析的强大功能,企业不会因使用数据信号增强器并将其分解为更小的子集而失去太多洞察力。例如,如果有一百万或一千万个名称或数据,那么几千或一万个随机样本大小可以近似于该较大民众的趋势。这是民意调查背后的原则,它试图通过随机抽样只有几千人来分析3亿美国人的政治观点。通过从较大的数据池创建样本后样本,公司可以查看结果以得出最终结果,并检测该池中存在的错误。

查看多个较小的随机信息子集而不是一次查看所有数据是一种更有效的方法来发现趋势,收集有用的分析并改进整体数据。

 

基础设施和通信

使用智能数据的一个主要挑战是确保业务负责人和技术专家就公司的大数据战略处于同一页面。在构建管理更多数据的最佳基础架构时,沟通的重要性最为重要。

创建如此多的数据实际上已经消除了传统方法,即公司可以将所有相关数据保存在自己的集中式服务器上。基于云的服务器或虚拟化软件(如Hadoop)是如何存储数据的强有力的解决方案,但数据专家必须能够向业务负责人展示可能对大数据背后更新基础架构必要性的所有影响一无所知的情况。

除了基础设施之外,还有更多这方面的内容。每个业务负责人都知道大数据的重要性,但他们可能并不了解这意味着它不仅仅是收集大量数据。通过向他们展示基础设施需要如何更新以及由此带来的好处,领导者可以更加了解大数据的风险和收益。

 

奖励和风险

大数据带来了许多不利因素,无论是因为公司无法处理那么多数据,还是因为安全漏洞风险增加而导致瘫痪。这使得公司了解如何扩展和容纳这些增加的数据变得更加重要,无论是通过改进基础设施还是删除不必要的数据。

但是,通过将更大的数据集切割成更容易理解的数据集,数据专家可以收集有用的信息并快速满足其客户和领导者的需求。这需要强有力的沟通和新技术。